Si vous travaillez dans la codification des réponses ouvertes en études de marché, vous avez probablement déjà entendu : « L’IA peut le faire maintenant. »
Avec l’essor des outils capables de classer automatiquement les verbatims, de résumer des thèmes ou même de simuler des réponses humaines, il est facile de craindre que votre rôle soit menacé.

Mais voici la réalité : si l’IA transforme la façon dont on code les réponses ouvertes, elle ne remplace pas les codeurs humains qualifiés. En fait, votre expertise est plus précieuse que jamais.

Voyons pourquoi.

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1. L’IA a encore besoin d’une supervision humaine

Oui, l’IA peut classer des verbatims — mais elle est loin d’être parfaite. Elle passe à côté des nuances, ne comprend pas l’ironie, échoue à saisir le contexte, et manque souvent de cohérence.
Si vous avez déjà audité des réponses codées automatiquement, vous savez : il faut encore un œil humain pour garantir la qualité.

Les codeurs humains apportent un jugement — une sensibilité au ton, à la pertinence, et au sens profond — que l’IA ne peut pas reproduire de manière fiable.

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2. Les cadres de codification ne se construisent pas tout seuls

Avant qu’une IA puisse classer un texte, il faut d’abord construire un cadre de codification : définir les catégories, les critères, les limites. Et lorsque le contexte évolue (nouveau produit, nouveau marché, nouvelle audience), il faut l’adapter.

Créer et ajuster ces structures est un travail à la fois analytique et créatif. Il demande une connaissance du marché, une compréhension des enjeux business et la capacité à relier le langage client aux objectifs du commanditaire. C’est exactement votre terrain d’expertise.

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3. Les clients veulent toujours comprendre le « pourquoi »

Les clients ne cherchent pas seulement un tableau de mots-clés. Ils veulent comprendre ce que les gens ressentent, ce qui influence leur comportement, et ce que leurs mots signifient.
Les réponses ouvertes sont une mine d’insights.
L’IA peut accélérer le processus, mais il faut encore des humains pour interpréter, synthétiser et communiquer les résultats.

Que signifie vraiment un commentaire comme « Ça fait cheap » dans une étude sur l’image de marque ? Est-ce une question de prix, de qualité perçue, d’emballage, ou de positionnement social ? Ce type d’analyse ne vient pas d’un modèle. Il vient de vous.

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4. Les cas limites comptent plus qu’on ne le pense

En études de marché, ce sont souvent les cas atypiques — un commentaire étrange, une plainte inhabituelle, une émotion inattendue — qui révèlent les insights les plus forts.
L’IA a tendance à les lisser… ou à les classer au mauvais endroit.

Un codeur humain repère les anomalies, creuse plus loin, et met en lumière ce que les algorithmes ne voient pas.
Vous ne faites pas que trier des données : vous détectez ce qui compte vraiment.

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5. Vous devenez un stratège, pas juste un codeur

Le rôle de codeur évolue. Il passe du marquage manuel à la supervision qualité, à la conception des cadres de codification, à la formation des modèles, et à la génération d’insights.

Et c’est une bonne chose : votre travail devient plus stratégique.

Si vous apprenez à travailler avec l’IA — en auditant ses résultats, en améliorant sa précision, et en l’intégrant à vos processus — vous ne vous mettez pas en retrait.
Au contraire, vous devenez un acteur central de la production d’insights.

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En résumé

L’avenir de la codification des réponses ouvertes n’oppose pas humains et machines. Il repose sur la complémentarité.
L’IA peut faire le gros du travail. Mais vous êtes le cerveau.

Non, votre métier ne disparaît pas. Il évolue. Et si vous avez développé des compétences en analyse critique, en reconnaissance de patterns et en génération d’insights, vous n’êtes pas en danger. Vous êtes indispensable.